劉俊勇,向月,楊威,周昊,趙勝霞,許威,段豪翔,張程嘉
(四川大學(xué)電氣信息學(xué)院,成都市 610065)
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充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)及其與配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃關(guān)鍵技術(shù)分析與研究
劉俊勇,向月,楊威,周昊,趙勝霞,許威,段豪翔,張程嘉
(四川大學(xué)電氣信息學(xué)院,成都市 610065)
電動(dòng)汽車是國家戰(zhàn)略制高點(diǎn)和持續(xù)發(fā)展重要著力點(diǎn),其產(chǎn)業(yè)推動(dòng)依賴于充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)與發(fā)展。充換電負(fù)荷作為配電網(wǎng)增供終端推動(dòng)負(fù)荷增長的同時(shí),其服務(wù)網(wǎng)絡(luò)影響并受制于配電網(wǎng)。二者形成的復(fù)雜技術(shù)經(jīng)濟(jì)動(dòng)力學(xué)演進(jìn)系統(tǒng)亟待研究。面向電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)在“示范推廣-快速增長-平穩(wěn)發(fā)展”的典型發(fā)展階段中充換電負(fù)荷特性與類比、充換電設(shè)施配置、雙網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃等領(lǐng)域的理論問題展開探討,指出其中涉及的關(guān)鍵技術(shù)、難點(diǎn)和發(fā)展方向。
電動(dòng)汽車;充換電服務(wù)網(wǎng);配電網(wǎng);協(xié)同規(guī)劃
電動(dòng)汽車由于其零排放、動(dòng)力來源可再生等特性,已然成為各國競相爭奪的戰(zhàn)略制高點(diǎn)和可持續(xù)發(fā)展的重要著力點(diǎn),與之相適應(yīng)的電池技術(shù)、充換電技術(shù)與裝置、服務(wù)網(wǎng)絡(luò)建設(shè)與供電系統(tǒng)支撐受到了政府、工業(yè)界、學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注[1-3]。
電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)推進(jìn)依賴于充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展,后者又必須在準(zhǔn)確考慮充換電負(fù)荷電力電量特性的基礎(chǔ)上適當(dāng)超前建設(shè)。因此,分析研究電動(dòng)汽車在不同階段演化特性,深入挖掘充換電負(fù)荷的漸進(jìn)發(fā)展階段特征,從而探索充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)在服務(wù)規(guī)模、終端構(gòu)成、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等多個(gè)發(fā)展維度上可能的演變路徑,對(duì)于合理投資規(guī)劃建設(shè)充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)設(shè)施具有重大意義。
充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)[4]作為配電網(wǎng)增供終端推動(dòng)負(fù)荷增長的同時(shí),在可靠性、電能質(zhì)量、充換容量等方面受制于配電網(wǎng)[5-6]。隨著電動(dòng)汽車規(guī)模逐步擴(kuò)大,充換電負(fù)荷將對(duì)配電網(wǎng)的各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生深刻的影響。雙網(wǎng)(指充電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)和配電網(wǎng),下同)在物理上漸進(jìn)耦合,共同受到市場(chǎng)、價(jià)格、政策等宏觀外部因素的影響,并以雙網(wǎng)的服務(wù)終端配置、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與建設(shè)特點(diǎn)“反饋”影響著充換電負(fù)荷的構(gòu)成與規(guī)模,形成了各自發(fā)展又交互纏繞、相互促進(jìn)又彼此制約的復(fù)雜技術(shù)經(jīng)濟(jì)動(dòng)力學(xué)演進(jìn)系統(tǒng)。因此,為了促進(jìn)電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)快速健康發(fā)展,雙網(wǎng)之間緊密關(guān)聯(lián)又相互獨(dú)立、相互促進(jìn)又彼此制約的數(shù)學(xué)關(guān)系需要梳理清楚。
針對(duì)上述問題,本文在闡述充換電網(wǎng)絡(luò)基本概念、體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,綜述分析了電動(dòng)汽車規(guī)模、充換電負(fù)荷特性以及充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)與配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃等方面內(nèi)容,提出電動(dòng)汽車“發(fā)展類比分析-充電站優(yōu)化配置-雙網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃-演繹模擬”研究框架與分析思路。
本節(jié)首先闡述充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的基本概念及其體系結(jié)構(gòu),然后針對(duì)研究問題的演化發(fā)展、雙向反饋的特性,提出“發(fā)展類比分析-充電站優(yōu)化配置-雙網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃-演繹模擬”的三級(jí)雙向動(dòng)態(tài)研究框架。
電動(dòng)汽車充換電服務(wù)網(wǎng)是一種包含了配電網(wǎng)、物流網(wǎng)、信息設(shè)施網(wǎng)等一系列網(wǎng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),充分體現(xiàn)信息化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化的特點(diǎn),其系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。
充換電基礎(chǔ)設(shè)施主要包含用來識(shí)別、收集和處理數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)備,如集中型充電站、換電站、直交流充電樁、充電機(jī)、換電設(shè)備等,能夠利用無線射頻識(shí)別設(shè)備、傳感器、圖像識(shí)別等技術(shù)來監(jiān)控、識(shí)別以及收集汽車和電池的當(dāng)前工作狀態(tài),如功率、電流、電壓、溫度、地點(diǎn)等。通過信息網(wǎng)、交通網(wǎng)、物流網(wǎng)、經(jīng)濟(jì)/社會(huì)網(wǎng)等來管理整個(gè)電動(dòng)汽車充換電業(yè)務(wù)運(yùn)行,它們提供的信息與電網(wǎng)運(yùn)行管理系統(tǒng)相交互,并且根據(jù)市場(chǎng)情況來制定電動(dòng)汽車充換電費(fèi)用,充分實(shí)現(xiàn)充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營的智能化、高效化、安全化。
作為充換電服務(wù)網(wǎng)里的基本單元,根據(jù)相似新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展軌跡類比分析可知,電動(dòng)汽車發(fā)展經(jīng)歷“示范推廣-快速增長-平穩(wěn)發(fā)展”3個(gè)重要階段。在不同發(fā)展階段,其推動(dòng)因素、主導(dǎo)充電模式以及演化規(guī)律都具有明顯的階段性特征,如圖2所示。在第一階段以示范性政策予以推動(dòng),主要針對(duì)公交、市政用車,以高壓配網(wǎng)接入、固定行駛線路、集中充電為主;第二階段為由市場(chǎng)需求與工業(yè)技術(shù)發(fā)展推動(dòng)的快速發(fā)展,表現(xiàn)為區(qū)域內(nèi)電動(dòng)汽車增速提升,出現(xiàn)諸如快充慢充相結(jié)合、集中充電換電相結(jié)合的更多充電服務(wù)類型;第三階段為由市場(chǎng)效率推動(dòng)的平穩(wěn)發(fā)展,以大范圍內(nèi)大規(guī)模分散式隨機(jī)接入為主,充換電裝置規(guī)模顯著增加,接入電壓等級(jí)逐步降低,充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)與配網(wǎng)的耦合性明顯增強(qiáng)。
圖1 充換電服務(wù)網(wǎng)及其與其他網(wǎng)絡(luò)協(xié)作示意圖
圖2 電動(dòng)汽車發(fā)展?jié)u進(jìn)時(shí)序演變及其科學(xué)研究特征
研究對(duì)象具有的4個(gè)顯著物理特征(圖2所示):充換電負(fù)荷的復(fù)雜不確定性與關(guān)聯(lián)性、整體發(fā)展缺乏歷史數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)支撐、多個(gè)網(wǎng)絡(luò)之間的協(xié)同發(fā)展缺乏科學(xué)理論支撐以及涉及因素眾多,模型、算法均較為復(fù)雜。針對(duì)客觀存在的電動(dòng)汽車發(fā)展?jié)u進(jìn)時(shí)序演變過程的關(guān)鍵特點(diǎn)與理論需求,需要進(jìn)行多個(gè)相互交織影響的科學(xué)問題研究:充換電負(fù)荷特性深入挖掘與類比分析建模研究;充換電站的優(yōu)化配置與市場(chǎng)模擬演繹研究;充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)與配電網(wǎng)的協(xié)同規(guī)劃研究。
跨時(shí)間尺度的充換電負(fù)荷特性的準(zhǔn)確分析是充換電網(wǎng)絡(luò)和配電網(wǎng)合理規(guī)劃的基礎(chǔ)。然而,無論是充換電網(wǎng)絡(luò)的變化還是配電網(wǎng)的發(fā)展,甚至是市場(chǎng)模式與價(jià)格機(jī)制的波動(dòng),都會(huì)“反饋”影響充換電負(fù)荷的增長??梢?,電動(dòng)汽車發(fā)展問題非常復(fù)雜,足以形成一個(gè)各自發(fā)展又交互影響、相互促進(jìn)又彼此制約的復(fù)雜技術(shù)經(jīng)濟(jì)自閉環(huán)動(dòng)力學(xué)演進(jìn)系統(tǒng)。這是一個(gè)動(dòng)態(tài)的多目標(biāo)博弈進(jìn)化問題,需要以發(fā)展演變的思想去處理。
圖3左所示為傳統(tǒng)“充換電負(fù)荷特性分析-充換電布點(diǎn)-計(jì)及充換電站的配電網(wǎng)規(guī)劃”的單向研究思路,儼然已不能適應(yīng)科學(xué)研究對(duì)象特征的需求。因此,提出圖3右所示的“發(fā)展類比分析-充電站優(yōu)化配置-雙網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃-演繹模擬”三級(jí)雙向動(dòng)態(tài)研究框架。該框架中加入發(fā)展演化機(jī)制,并協(xié)同考慮“充換電負(fù)荷特性分析-充換電布點(diǎn)-計(jì)及充換電站的配電網(wǎng)規(guī)劃”三級(jí)之間交互影響關(guān)系。
圖3 三級(jí)雙向動(dòng)態(tài)研究框架
充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)作為電動(dòng)汽車電能補(bǔ)給的重要基礎(chǔ)設(shè)施,是推動(dòng)電動(dòng)汽車發(fā)展的關(guān)鍵,需要超前于電動(dòng)汽車的發(fā)展合理規(guī)劃建設(shè)。其特點(diǎn)將受到電動(dòng)汽車的發(fā)展特性影響,因此需要對(duì)電動(dòng)汽車規(guī)模演進(jìn)、充換電負(fù)荷特征進(jìn)行深入研究。
2.1 電動(dòng)汽車規(guī)模研究
電動(dòng)汽車規(guī)模預(yù)測(cè)是充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)內(nèi)容?,F(xiàn)階段電動(dòng)汽車規(guī)模預(yù)測(cè)的研究較少,研究重點(diǎn)主要集中在單臺(tái)以及多臺(tái)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的概率特性建模。文獻(xiàn)[7-8]利用對(duì)數(shù)線性模型對(duì)機(jī)動(dòng)車規(guī)模進(jìn)行分析;文獻(xiàn)[9]利用考慮網(wǎng)絡(luò)外部特征的Bass模型,考慮最大市場(chǎng)潛量、創(chuàng)新系數(shù)(外部)、模仿系數(shù)(內(nèi)部)3個(gè)輸入變量對(duì)電動(dòng)汽車規(guī)模進(jìn)行了預(yù)測(cè);文獻(xiàn)[10]建立了岡珀茨(Gompertz)模型,在使用指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)人均收入和人口的基礎(chǔ)上利用城市化率指標(biāo)來預(yù)測(cè)區(qū)域汽車保有率的發(fā)展趨勢(shì)。
以上文獻(xiàn)大都通過引入相關(guān)基礎(chǔ)傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型類比研究了電動(dòng)汽車規(guī)模,然而考慮因素不夠全面,且建模過程未有效融合電動(dòng)汽車發(fā)展的階段特性特點(diǎn),影響因素如圖4所示。
圖4 電動(dòng)汽車發(fā)展階段影響因素
電動(dòng)汽車規(guī)模發(fā)展具有反直觀、非線性、多重反饋等特點(diǎn),可以利用相似產(chǎn)品發(fā)展壯大的類比思想,采用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)研究電動(dòng)汽車發(fā)展中的復(fù)雜有效理論和方法,研究預(yù)測(cè)電動(dòng)汽車的規(guī)模在各階段的主導(dǎo)因素及量化關(guān)系,采用因果關(guān)系圖來認(rèn)識(shí)推動(dòng)電動(dòng)汽車發(fā)展的復(fù)雜因素,采用流圖構(gòu)建電動(dòng)汽車發(fā)展各階段的整體框架,采用方程量化整體框架下各要素之間的關(guān)系,并通過模擬仿真實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車規(guī)模預(yù)測(cè)。如選取GDP、人口、汽車規(guī)模、政策補(bǔ)貼、石油價(jià)格、汽車售價(jià)、使用成本、充電設(shè)施建設(shè)、電動(dòng)汽車性能、充電時(shí)間等關(guān)鍵因素[11],分析各類因素之間的關(guān)系,建立因果與相互關(guān)系圖,進(jìn)行系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)仿真,導(dǎo)入基礎(chǔ)數(shù)據(jù)可得結(jié)果如圖5所示。電動(dòng)汽車的規(guī)模由于技術(shù)水平偏低、基礎(chǔ)設(shè)施不完善,消費(fèi)者認(rèn)可度偏低等原因購買份額變化緩慢,在政策的支持下維持了一定的購買份額起到了推廣示范的效果。在40 a之后,隨著技術(shù)的發(fā)展、配套服務(wù)完善,電動(dòng)汽車購買率出現(xiàn)了快速上升,而120 a以后購買率增長趨勢(shì)放緩,主要依靠市場(chǎng)機(jī)制來運(yùn)作。傳統(tǒng)汽車可以分為2個(gè)階段,臨界點(diǎn)出現(xiàn)在62 a。第一個(gè)階段呈現(xiàn)上升趨勢(shì),第二階段出現(xiàn)下降趨勢(shì),主要由于第一階段電動(dòng)汽車處于示范推廣階段,電動(dòng)汽車由于技術(shù)、價(jià)格等原因吸引力偏低。在第二階段,電動(dòng)汽車的發(fā)展逐漸成熟,電動(dòng)汽車將逐漸取代傳統(tǒng)汽車的趨勢(shì)已經(jīng)形成。
圖5 電動(dòng)汽車(EV)與傳統(tǒng)汽車(CV)預(yù)測(cè)結(jié)果
另一方面,也可以借助多代理思路和手段來分析[12]。通過深入分析電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展所涉及的不同利益主體的行為模式,包括消費(fèi)者、制造商、電網(wǎng)運(yùn)營商、充換電服務(wù)運(yùn)營商、政府和燃油供應(yīng)商,構(gòu)建涵蓋各主體的電動(dòng)汽車多代理演化模型,在不同的情景模式下,可推演仿真得到具有類似規(guī)律的電動(dòng)汽車發(fā)展軌跡,如圖6所示。在各情景模式下,初始階段,電動(dòng)汽車因技術(shù)限制、價(jià)格等約束,使得消費(fèi)者都對(duì)新興產(chǎn)品有所顧慮,導(dǎo)致其規(guī)模增長緩慢;隨著電動(dòng)汽車技術(shù)逐漸成熟、油價(jià)的增長以及電動(dòng)汽車與傳統(tǒng)汽車的價(jià)差越來越小,消費(fèi)者越來越傾向于購買電動(dòng)汽車,當(dāng)達(dá)到某個(gè)臨界點(diǎn)后,電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)快速增長;當(dāng)大多數(shù)消費(fèi)者都更換為電動(dòng)汽車后,電動(dòng)汽車的市場(chǎng)份額增長率逐漸減低,市場(chǎng)份額慢慢趨近于較高水平。由圖6也可以看出,在電動(dòng)汽車與傳統(tǒng)汽車價(jià)差越小、油價(jià)越高、技術(shù)成熟度越高的情況下,電動(dòng)汽車能夠更快地達(dá)到快速增長點(diǎn)。
圖6 不同情境模式下電動(dòng)汽車市場(chǎng)份額演化趨勢(shì)
通過在不同發(fā)展程度區(qū)域下電動(dòng)汽車規(guī)模演化仿真也可知(如圖7所示),在發(fā)達(dá)地區(qū)由于高收入水平的消費(fèi)者更多、充換電設(shè)施建設(shè)更積極,電動(dòng)汽車能更快的得到發(fā)展。
圖7 不同發(fā)展程度區(qū)域電動(dòng)汽車發(fā)展趨勢(shì)
此外,從類比的角度可以發(fā)現(xiàn)電動(dòng)汽車充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)與加油站、物流,移動(dòng)通信等服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展具有高度的相似性,通過建立相似度評(píng)判指標(biāo)找出與電動(dòng)汽車發(fā)展相似的服務(wù)網(wǎng)絡(luò),比對(duì)其市場(chǎng)推動(dòng)主導(dǎo)因素識(shí)別、產(chǎn)業(yè)增長數(shù)學(xué)模型、市場(chǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估算法,也可思考建立充換電市場(chǎng)與服務(wù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模中長期預(yù)測(cè)及評(píng)估模型,獲取在“示范推廣-快速增長-平穩(wěn)發(fā)展”不同發(fā)展階段充換電網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)特征參數(shù)和所承載負(fù)荷的電量增長模型及其概率特征。
2.2 充換電負(fù)荷研究
現(xiàn)階段電動(dòng)汽車規(guī)模較小,充換電負(fù)荷量不大,對(duì)電力系統(tǒng)的影響還未充分體現(xiàn)。但隨著電動(dòng)汽車規(guī)模增長,其影響將日益凸顯,充換電負(fù)荷特性將對(duì)配電網(wǎng)產(chǎn)生深刻影響[13]。因此,需要對(duì)電動(dòng)汽車規(guī)模演化以及充換電負(fù)荷特性進(jìn)行深入研究。
現(xiàn)階段針對(duì)電動(dòng)汽車充換電負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法有回歸分析法、指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測(cè)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)[14-15]。而電動(dòng)汽車負(fù)荷受到多種因素影響,時(shí)空分布上具有較大的隨機(jī)性,預(yù)測(cè)難度較大。現(xiàn)有充電負(fù)荷建模研究因其考慮的因素、對(duì)負(fù)荷隨機(jī)性的處理方法和數(shù)據(jù)來源不同,而呈現(xiàn)出各自不同的特點(diǎn)。有的為了分析方便,考慮的因素較少,使隨機(jī)因素固定或服從某些特殊分布;而有的為了模型的準(zhǔn)確性,考慮得比較周全,運(yùn)用實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析駕駛規(guī)律,確定相關(guān)分布特性。文獻(xiàn)[16-17]通過對(duì)電動(dòng)汽車歷史負(fù)荷曲線進(jìn)行對(duì)比分析,獲得了電動(dòng)汽車日負(fù)荷曲線。文獻(xiàn)[18]根據(jù)對(duì)傳統(tǒng)汽車的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),在考慮起始充電時(shí)間、日行駛里程等隨機(jī)因素的概率分布的基礎(chǔ)上提出了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的總功率需求模型。上述文獻(xiàn)將電動(dòng)汽車視作一個(gè)統(tǒng)一整體對(duì)待,通過統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的方法研究充電負(fù)荷,缺乏對(duì)電動(dòng)汽車充放電特性研究。
也有文獻(xiàn)在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上考慮了電動(dòng)汽車的時(shí)空特性,提高了預(yù)測(cè)的精度。比如文獻(xiàn)[19]分析了不同類型電動(dòng)汽車不同充電行為對(duì)應(yīng)的充電方式和充電時(shí)段,提出了蒙特卡洛模擬抽取起始荷電狀態(tài)、起始充電時(shí)間進(jìn)而預(yù)測(cè)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷的方法。文獻(xiàn)[20]考慮了電動(dòng)汽車時(shí)間、空間分布,以及使用類型上的不同對(duì)某一區(qū)域的電動(dòng)汽車負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[21]基于用地決策法的空間負(fù)荷預(yù)測(cè)法,建立了發(fā)展中城市的電動(dòng)汽車及其充電負(fù)荷的空間分布預(yù)測(cè)模型。然而,電動(dòng)汽車受到諸多因素影響,具有不同的階段特性,需要對(duì)充換電負(fù)荷的電量特征及其響應(yīng)因素識(shí)別方法進(jìn)行深入研究。
因此,應(yīng)在研究分析階段性影響因素的充換電站的配置情況下,充分利用相似性產(chǎn)業(yè)發(fā)展特性,進(jìn)行跨時(shí)間尺度(運(yùn)行-規(guī)劃,“示范推廣-快速增長-平穩(wěn)發(fā)展”)的充換電負(fù)荷電力電量混合響應(yīng)模型的構(gòu)建。
充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)必須得到配電網(wǎng)的堅(jiān)強(qiáng)支撐,而配電網(wǎng)由于自身技術(shù)水平、物理約束可能制約充換電的發(fā)展。若視充換電站為互不關(guān)聯(lián)的個(gè)體,則缺少對(duì)其網(wǎng)絡(luò)綜合特性的深入挖掘,將其視為傳統(tǒng)符合終端落點(diǎn),又缺少對(duì)電動(dòng)汽車負(fù)荷高度流動(dòng)性的考慮,而充換電站布點(diǎn)與其復(fù)雜的電力電量特性,在電力電量平衡、瞬時(shí)負(fù)荷、可靠性要求等諸多方面又可能對(duì)配電網(wǎng)造成重大影響,因此需要在規(guī)劃階段考慮協(xié)同建模。
3.1 配電網(wǎng)規(guī)劃
規(guī)劃是配電網(wǎng)建設(shè)和發(fā)展中重要且最基本的一環(huán)。規(guī)劃內(nèi)容存在不同類別,按時(shí)間尺度,可分為長、短期等。而按網(wǎng)絡(luò)建設(shè)類別,可分為適應(yīng)各種分布式能源的新網(wǎng)絡(luò)建設(shè)規(guī)劃,與在原有網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行擴(kuò)展和能源配置[22]規(guī)劃。按具體規(guī)劃目標(biāo)還可分為,適應(yīng)負(fù)荷增長而進(jìn)行網(wǎng)架升級(jí)或擴(kuò)容[23]規(guī)劃,與新接入電源或儲(chǔ)能容量(其中又存在定容[24]或選址[25])等方面的規(guī)劃。
一般而言,常規(guī)基本規(guī)劃按照“候選方案選擇-技術(shù)評(píng)估(約束)-性能比較(目標(biāo))”的流程實(shí)現(xiàn),在研究中也常常采用優(yōu)化建模的方式,建立最優(yōu)數(shù)學(xué)規(guī)劃模型。
經(jīng)濟(jì)性是配電網(wǎng)規(guī)劃的重要方面,在各類規(guī)劃模型中經(jīng)濟(jì)成本往往作為最主要的目標(biāo)出現(xiàn)。除此以外,也有建立以技術(shù)和性能指標(biāo)作為優(yōu)化對(duì)象的規(guī)劃模型。典型的配電網(wǎng)規(guī)劃目標(biāo)和約束[26-40]分別總結(jié)如表1、表2所示。
表1 典型目標(biāo)
Table 1 Typical objectives
表2 典型約束
當(dāng)電動(dòng)汽車及其充換電站接入配網(wǎng)形成增供負(fù)荷后,除了配網(wǎng)規(guī)劃中傳統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)和約束條件,還應(yīng)當(dāng)引入包括電動(dòng)汽車本身特點(diǎn)的一些目標(biāo)和約束條件,如充電服務(wù)效用水平、充換電站配置下的交通流捕獲水平、充換電站冗余參數(shù)約束等。
3.2 充換電站規(guī)劃
電動(dòng)汽車電能補(bǔ)給是電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要基礎(chǔ),充換電站作為電能補(bǔ)給的重要基礎(chǔ)設(shè)施,其選址規(guī)劃是否科學(xué),參數(shù)配置是否合理,功能運(yùn)行是否高效,是否具有一定的投資效益,是電動(dòng)汽車發(fā)展的關(guān)鍵。
充換電網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃建設(shè)需要考慮多方面的因素,如用戶側(cè)的充電需求、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)要求及配電網(wǎng)絡(luò)約束條件、成本費(fèi)用、政策支持、城市交通發(fā)展、充換電方式、地區(qū)社會(huì)功能等。
就充電站的規(guī)劃而言,文獻(xiàn)[41]根據(jù)電動(dòng)汽車充電特性和出行特征,建立了收益最大為目標(biāo)的規(guī)劃模型,結(jié)合伏洛伊德圖和粒子群算法確定了充電站最終的選址方案。對(duì)于充電站的容量優(yōu)化,文獻(xiàn)[42]提出考慮排隊(duì)論的方法進(jìn)行充電機(jī)容量配置??紤]多目標(biāo)的優(yōu)化,文獻(xiàn)[43]以交通流量最大、配電系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)損耗最小以及節(jié)點(diǎn)電壓偏移最小為目標(biāo),建立充電站規(guī)劃的多目標(biāo)優(yōu)化模型。
基于電池租賃模式的換電池模式配合大規(guī)模集中型充電是電動(dòng)汽車發(fā)展中具有競爭力的商業(yè)技術(shù)模式。文獻(xiàn)[44]以最小化電池購置成本、充電成本、機(jī)會(huì)成本及懲罰費(fèi)用為目標(biāo)函數(shù),得到換電站配置及其各時(shí)段充電電池優(yōu)化數(shù)量。文獻(xiàn)[45]基于全壽命周期成本和換電收益,以最大凈現(xiàn)值為目標(biāo),通過采用差分進(jìn)化算法,得出了換電站的最優(yōu)選址定容方案。而文獻(xiàn)[46]考慮電池的放電收益、換電站的換電收益、換電站的建設(shè)和運(yùn)行成本等因素,以換電站凈收入最大化為優(yōu)化目標(biāo),對(duì)換電站內(nèi)蓄電池的充放電功能進(jìn)行資源的優(yōu)化配置。
此外,規(guī)劃的過程需要考慮針對(duì)特殊情況,如負(fù)荷的突增場(chǎng)景等,進(jìn)行一定的冗余設(shè)計(jì),以保障系統(tǒng)配置的適用性和科學(xué)性,將電動(dòng)汽車未來的發(fā)展、充換電網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)建以及規(guī)劃所帶來的投資效益考慮在內(nèi)。
3.3 雙網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃與匹配關(guān)系評(píng)估
電動(dòng)汽車作為配電網(wǎng)增供終端推動(dòng)負(fù)荷增長的同時(shí),影響并受制于配電網(wǎng)。因此,充換電服務(wù)網(wǎng)和配電網(wǎng)二者的規(guī)劃相互影響和制約。
文獻(xiàn)[47]不僅指明電動(dòng)汽車大規(guī)模充電會(huì)增加總電力消耗,而且對(duì)電動(dòng)汽車充電場(chǎng)景進(jìn)行了評(píng)估。文獻(xiàn)[48]研究了電動(dòng)汽車接入后對(duì)配電網(wǎng)和交通網(wǎng)所造成的影響,并進(jìn)行集成建模與仿真。文獻(xiàn)[49]研究了不同電動(dòng)汽車滲透率下電網(wǎng)投資和能量損失,指出電動(dòng)汽車充電的聚集效應(yīng)會(huì)對(duì)配電網(wǎng)局部產(chǎn)生較大影響,配電網(wǎng)的規(guī)劃應(yīng)該滿足電動(dòng)汽車充電引起的負(fù)荷增長。因此,在雙網(wǎng)規(guī)劃中,短期內(nèi)以考慮電動(dòng)汽車充電設(shè)施的布點(diǎn)和容量配置為主,而從長期看,大規(guī)模分布式的家庭充電將成為影響電網(wǎng)的重要因素。
充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)需要與配電網(wǎng)進(jìn)行協(xié)同規(guī)劃,如在配網(wǎng)規(guī)劃中考慮充電站的優(yōu)化布局可以有效降低總的投資與運(yùn)行成本[50],實(shí)現(xiàn)“雙贏”。文獻(xiàn)[51]以充電站、配電網(wǎng)投資與運(yùn)行成本最小為目標(biāo),建立了考慮充電站布局優(yōu)化的配電網(wǎng)規(guī)劃模型,以饋線的擴(kuò)容與新建、變電站的擴(kuò)容、充電站的新建為手段,不僅滿足了充電站的合理分配充電需求,同時(shí)有效降低配電網(wǎng)的升級(jí)改造成本。目前多數(shù)此類研究主要將電動(dòng)汽車的充電或充電站看作靜態(tài)負(fù)荷融入配網(wǎng)規(guī)劃中。然而,電動(dòng)汽車本身的流動(dòng)特性所帶來的“動(dòng)態(tài)”效應(yīng),需要將充換電負(fù)荷的隨機(jī)性、波動(dòng)性和局部聚集效應(yīng)等科學(xué)融合到配電網(wǎng)規(guī)劃中來,同時(shí)與交通流、物流等信息充分融合,實(shí)現(xiàn)“協(xié)同”的深層概念。
由于電動(dòng)汽車發(fā)展將經(jīng)歷“示范推廣-快速增長-平穩(wěn)發(fā)展”階段,因此對(duì)雙網(wǎng)的協(xié)同規(guī)劃還應(yīng)當(dāng)注意到電動(dòng)汽車規(guī)模不斷增大,負(fù)荷不斷增長所造成的影響,對(duì)配網(wǎng)的規(guī)劃也應(yīng)保持適度超前發(fā)展??紤]到雙網(wǎng)漸進(jìn)耦合的物理特性,雙網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃應(yīng)能充分揭示二者固有的利益關(guān)聯(lián)、沖突因素、相互制約、相互促進(jìn)的博弈關(guān)系,從而確定雙網(wǎng)系統(tǒng)發(fā)展在用戶效用、網(wǎng)絡(luò)安全、服務(wù)價(jià)格[52]、電能質(zhì)量、可靠性等多個(gè)目標(biāo)上的均衡水平與理論邊界條件。這也需要針對(duì)二者的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方案進(jìn)行有效的科學(xué)評(píng)估,如何在規(guī)劃層面科學(xué)地考慮、量化雙網(wǎng)間緊密關(guān)聯(lián)又相互獨(dú)立、相互促進(jìn)又彼此制約的數(shù)學(xué)本質(zhì),以此指導(dǎo)未來進(jìn)行科學(xué)的投資規(guī)劃,成為了關(guān)鍵和難點(diǎn)。
本文介紹了電動(dòng)汽車充換電服務(wù)網(wǎng)構(gòu)成及運(yùn)營特性,分析了充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)演變下的電動(dòng)汽車規(guī)模及其充換電負(fù)荷預(yù)測(cè)相關(guān)問題,探討了配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃理論中配網(wǎng)規(guī)劃、充換電站規(guī)劃、雙網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃以及雙網(wǎng)匹配度評(píng)估等內(nèi)容,對(duì)后續(xù)相關(guān)研究有一定參考價(jià)值。
[1]Dickerman L, Harrison J. A new car, a new grid[J]. IEEE Power & Energy Magazine, 2010, 8(2): 55-61.
[2]中華人民共和國科學(xué)技術(shù)部. 中國電動(dòng)汽車發(fā)展戰(zhàn)略與規(guī)劃[EB/OL].[2015-04-30]. http://www.most.gov.cn/ztzl/ kjzjbxsh/kjzjbxxnyqc/201301/t20130107_98928.htm.
[3]向月,劉俊勇,魏震波,等. 可再生能源接入下新型可中斷負(fù)荷發(fā)展研究[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2012, 40(5):148-155. Xiang Yue, Liu Junyong, Wei Zhenbo, et al. Research on development of new interruptible load with renewable energy access[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(5):148-155.
[4]薛飛,雷憲章,張野颷,等. 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)汽車智能充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù),2012,36(9):20-24. Xue Fei, Lei Xianzhang, Zhang Yebiao, et al. A complex network-based method to evaluate smart charging and swapping network for electric vehicles[J]. Power System Technology, 2012, 36(9):20-24.
[5]黃媛,劉俊勇,陳井銳,等. 計(jì)及電動(dòng)汽車入網(wǎng)的負(fù)荷頻率控制[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2012,36(9):23-28. Huang Yuan, Liu Junyong, Chen Jingrui, et al. Load frequency control considering vehicle to grid[J]. Automation of Electric Power Systems, 2012,36(9):23-28.
[6]王曉寅,劉俊勇,唐勇,等. 基于logit模型的電動(dòng)汽車充放電研究[J]. 華東電力,2011, 39(2):198-202. Wang Xiaoyin, Liu Junyong, Tang Yong,et al. Study on EV charging and discharging based on logit model[J]. East China Electric Power, 2011, 39(2):198-202.
[7]Button K, Ngoe N, Hine J. Modelling vehicle ownership and use in low income countries[J]. Journal of Transport Economics and Policy, 1993,27(1): 51-67.
[8]Ingram G K, Liu Z. Motorization and the provision of roads in countries and cities[M]. World Bank Publications, 1997.
[9]Shoemaker M H. A bass diffusion model analysis: understanding alternative fuel vehicle sales[J]. CMC Senior Theses, 2012: 399.
[10]Becker T A, Sidhu I, Tenderich B. Electric vehicles in the United States: A new model with forecasts to 2030[R]. Center for Entrepreneurship & Technology (CET) Technical Brief, 2009.
[11]Shepherd S, Bonsall P, Harrison G. Factors affecting future demand for electric vehicles: A model based study[J]. Transport Policy, 2012, 20(1):62-74.
[12]Yang Wei, Liu Junyong, Liu Youbo, et al. Multi-agent based simulation architecture for distribution system regarding PEVs[C]//2014 International Conference on Power System Technology (Powercon 2014), Chengdu, 2014:1-7.
[13]高賜威, 張亮. 電動(dòng)汽車充電對(duì)電網(wǎng)影響的綜述[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2011, 35(2):127-131. Gao Ciwei, Zhang Liang. A survey of influence of electrics vehicle charging on power grid[J]. Power System Technology, 2011, 35(2):127-131.
[14]廖旎煥, 胡智宏, 馬瑩瑩, 等. 電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法綜述[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2011,39(1): 147-152. Liao Nihuan, Hu Zhihong, Ma Yingying, et al. Review of the short-term load forecasting methods of electric power system[J]. Power System Protection and Control, 2011, 39(1): 147-152.
[15]康重慶, 夏清, 張伯明. 電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)研究綜述與發(fā)展方向的探討[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2004, 28(17):66-76. Kang Chongqing, Xia Qing, Zhang Boming. Review of power system load forecasting and its development[J]. Automation of Electric Power Systems, 2004, 28(17):66-76.
[16]王輝,文福拴,辛建波.電動(dòng)汽車充放電特性及其對(duì)配電系統(tǒng)的影響分析[J].華北電力大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2011,38 (5):7-24. Wang Hui, Wen Fushuan, Xin Jianbo. Charging and discharging characteristics of electric vehicles as well as their impacts on distribution systems[J]. Journal of North China Electric Power University:Nature Science Edition,2011,38(5): 7-24.
[17]Wynne J. Impact of plug-in hybrid electric vehicles on California’s electricity grid [D].North Carolina: Nicholas School of the Environment of Duke University,2009.
[18]田立亭,史雙龍,賈卓.電動(dòng)汽車充電功率需求的統(tǒng)計(jì)學(xué)建模方法[J].電網(wǎng)技術(shù),2010,34 (11) :126-130. Tian Liting, Shi Shuanglong, Jia Zhuo. A statistical model for charging power demand of electric vehicles[J]. Power System Technology, 2010,34 (11) :126-130.
[19]羅卓偉, 胡澤春, 宋永華, 等. 電動(dòng)汽車充電負(fù)荷計(jì)算方法[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2011, 35(14): 36-42. Luo Zhuowei, Hu Zechun, Song Yonghua, et al. Study on plug-in electric vehicles charging load calculating[J]. Automation of Electric Power Systems, 2011, 35(14):36-42.
[20]張洪財(cái), 胡澤春, 宋永華, 等. 考慮時(shí)空分布的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè)方法[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2014,38 (1):13-20. Zhang Hongcai, Hu Zechun, Song Yonghua, et al. A prediction method for electric vehicle charging load considering spatial and temporal distribution[J]. Automation of Electric Power Systems, 2014, 38(1):13-20.
[21]王曉寅, 劉俊勇, 唐現(xiàn)剛,等. 基于空間負(fù)荷預(yù)測(cè)的電動(dòng)汽車有序充電方法研究[J]. 浙江電力, 2014(2): 7-13. Wang Xiaoyin, Liu Junyong, Tang Xiangang, et al. Study on coordinated charging of electric vehicle based on spatial load forecasting[J]. Zhejiang Electric Power, 2014(2): 7-13.
[22]Keane A, Ochoa L F, Borges C L T. State-of-the-art techniques and challenges ahead for distributed generation planning and optimization[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2013, 28(2): 1493-1502.
[23]Carrano E G, Guimaraes F F, Takahashi R H C, et al. Electric distributed network expansion under load evolution uncertainty using an immune system inspired algorithm[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2005, 20(1): 476-484.
[24]Liew S N,Strbac G. Maximising penetration of wind generation in existing distribution networks[J]. IEE Proceedings on Generation, Transmission and Distribution, 2002, 149(3): 256-262.
[25]Georgilakis P S,Hatziargyriou N D. Optimal distributed generation placement in power distribution networks: models, methods, and future research[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2013, 28(3): 3420-3428.
[26]Adams R, Laughton M. Optimal planning of networks using mixed-integer programming[J]. IEE Proceedings, 1974,121(2):139-148.
[27]Hindi K, Brameller A. Design of low-voltage distribution networks: a mathematical programming method[J]. IEE Proceedings, 1977,124(1): 54-58,.
[28]Ziari I, Ledwich G, Ghosh A, et al. Optimal distribution network reinforcement considering load growth, line loss, and reliability[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2013,28(2): 587-596.
[29]González-Sotres L, Mateo Domingo C, Sanchez-Miralles A,et al. Large-scale MV/LV transformer substation planning considering network costs and flexible area decomposition[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2013,28(4): 2245-2253.
[30]Borges C L T, Martins V F. Multistage expansion planning for active distribution networks under demand and distributed generation uncertainties[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2012,36(1): 107-116.
[31]Alari R, EI-Saadany E, Atwa Y. Optimal placement and sizing method to improve the voltage stability margin in a distribution system using distributed generation[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2013,28(1): 326-334.
[32]Liew S, Strbac G. Maximising penetration of wind generation in existing distribution networks[J]. IEE Proceedings on Generation, Transmission and Distribution, 2001, 149(3):256-262.
[33]Carrano E, Guimarae F, Takahashi R H C, et al. Electric distributed network expansion under load evolution uncertainty using an immune system inspired algorithm[J]. IEEE Transactions on Power System, 2005,20(1):476-484.
[34]Atwa Y M, El-Saadany E F, Salama M M A, et al. Optimal renewable resources mix for distribution system energy loss minimization[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2010,25(1):360-370.
[35]Chiradeja P, Ramakumar R. An approach to quantify the technical benefits of distributed generation[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2006,21(3): 1452-1458.
[36]向月,劉俊勇,劉友波,等. 考慮質(zhì)心映射與路徑解析的分布式電源優(yōu)化配置搜索策略[J].電網(wǎng)技術(shù),2012, 36(6):133-140. Xiang Yue, Liu Junyong, Liu Youbo, et al. A search strategy for optimal configuration of distributed generation considering centroid mapping and path analysis[J]. Power System Technology, 2012,36(6):133-140.
[37]Li Chengxin, Chen Guo, Liu Junyong. A new method of enhancing reliability for transmission expansion planning[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy,2014,2(4):341-349.
[38]高藝文,劉俊勇,雷成,等. 考慮配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)變化的DG規(guī)劃[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2014,42(4): 40-46. Gao Yiwen, Liu Junyong, Lei Cheng, et al. DG planning considering the variation of the distribution network structure[J]. Power System Protection and Control, 2014, 42(4):40-46.
[39]向月,劉俊勇,劉友波,等. 含微網(wǎng)新型配電系統(tǒng)協(xié)調(diào)優(yōu)化關(guān)鍵問題研究[J]. 華東電力, 2013, 41(5): 0982-0985. Xiang Yue, Liu Junyong, Liu Youbo, et al. Key issues in collaborative optimization of distribution system with microgrid[J]. East China Electric Power, 2013, 41(5): 0982-0985.
[40]向月,劉俊勇,馮瀚,等. 偏遠(yuǎn)地區(qū)含分布式能源孤立微網(wǎng)經(jīng)濟(jì)配置研究[J]. 四川大學(xué)學(xué)報(bào):工程科學(xué)版, 2013, 45(Z2): 175-181. Xiang Yue, Liu Junyong, Feng Han, et al. Economic disposition of isolated micogrid containing distributed energy in remote areas[J]. Journal of Sichuan University:Engineering Science Edition,2013, 45(Z2):175-181.
[41]唐現(xiàn)剛,劉俊勇,劉友波,等.基于計(jì)算幾何方法的電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2012,36(8):24-30. Tang Xiangang, Liu Junyong, LiuYoubo, et al. Electric vehicle charging station planning based on computational geometry method[J]. Automation of Electric Power Systems, 2012, 36(8):24-30.
[42]李如琦,蘇浩益.基于排隊(duì)論的電動(dòng)汽車充電設(shè)施優(yōu)化配置[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2011,35(14):58-61. LI Ruqi, Su Haoyi. Optimal allocation of charging facilities for electric vehicles based on queuing theory[J]. Automation of Electric Power Systems, 2011,35(14):58-61.
[43]王輝,王貴斌,趙俊華,等.考慮交通網(wǎng)絡(luò)流量的電動(dòng)汽車充電站規(guī)劃[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2013, 37(13):63-69. Wang Hui, Wang Guibin, Zhao Junhua, et al. A data integrity recovery method in real-time database for smart grid[J]. Automation of Electric Power System, 2013, 37(13):63-69.
[44]Worley O,Klabjan D.Optimization of battery charging and purchasing at electric vehicle battery swap stations[C]//Vehicle Power and Propulsion Conference, 2011 IEEE,Chicago, IL, 2011:1-4.
[45]Zheng Y, Dong Z Y, Xu Y, et al. Electric vehicle battery charging/swap stations in distribution systems: comparison study and optimal planning[J].IEEE Transaction on Power Systems, 2014, 29(1):221-229.
[46]Wang Chuanneng, Yang Jingyan, Liu Nian, et al. Study on siting and sizing of battery-switch station[C]//Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies, Weihai, Shandong, 2011: 657-662.
[47]Steen D, Tuan L A, Carlson O,et al. Assessment of electric vehicle charging scenarios based on demographical data[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2012,3(1):1457-1468.
[48]Su W, Zhang K. Investigating the impact of plug-in electric vehicle charging on power distribution systems with the integrated modeling and simulation of transportation network[C]//2014 IEEE transportation electrification conference and expo (Asia-Pacific), Beijing, China, 2014.
[49]高賜威,張亮.電動(dòng)汽車充電對(duì)電網(wǎng)影響的綜述[J].電網(wǎng)技術(shù),2011,35(2):127-131. Gao Ciwei, Zhang Liang.The impact of electric vehicle charging on power grid were reviewed[J]. Power System Technology, 2011, 35(2): 127-131.
[50]杜愛虎,胡澤春,宋永華,等.考慮電動(dòng)汽車充電站布局優(yōu)化的配電網(wǎng)規(guī)劃[J].電網(wǎng)技術(shù),2011,35(11):35-41. Du Aihu,Hu Zechun,Song Yonghua,et al.Distribution network planning considering layout optimization of electric vehicle charging stations [J].Power System Technology,2011,35(11):35-41.
[51]高賜威,張亮,薛飛,等. 考慮集中型充電站的定址分容的電網(wǎng)規(guī)劃研究[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2012,32(07):40-46. Gao Ciwei, Zhang Liang, Xue Fei, et al.Consider centralized charging station addressing points of power grid planning study[J]. Power System Technology,2012,32(07):40-46.
[52]李成偉,劉俊勇,魏震波. 基于博弈論的電動(dòng)汽車放電電價(jià)研究[J]. 華東電力, 2013, 41(6): 1329-1334. Li Chengwei, Liu Junyong, Wei Zhenbo. Discharge price of electric vehicles based on game theory[J]. East China Electric Power, 2013, 41(6):1329-1334.
(編輯:張媛媛)
Key Technology Analysis and Study for Charging and Swapping Service Network and Its Coordinated Planning with Distribution Network
LIU Junyong, XIANG Yue, YANG Wei, ZHOU Hao, ZHAO Shengxia,XU Wei, DUAN Haoxiang, ZHANG Chengjia
Electric vehicle (EV) is a significant point for national strategic high point and sustainable development. The industry can be promoted relaying on the construction and development of the charging and swapping service network. As an additional terminal of distribution network, leading to load demand increase, the service network affects but also being limited by the distribution network. The complicated technology and economic dynamic evolution system needs to be studied. In this paper, regarding the typical development stages “demonstration-fast growth-stable development”, charging or swapping load characteristic and analogy, charging or swapping infrastructure deployment, planning incorporating different networks etc. were proposed and discussed. Furthermore, the key technology, problems, and the road map were pointed out.
electric vehicle; charging and swapping service network; distribution network; coordinated planning
國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51377111)。
(School of Electrical Engineering and Information, Sichuan University, Chengdu 610065, China)
TM 715
A
1000-7229(2015)07-0061-08
10.3969/j.issn.1000-7229.2015.07.008
2015-04-30
2015-06-02
劉俊勇(1963),男,教授,博士生導(dǎo)師,四川大學(xué)電氣信息學(xué)院院長,承擔(dān)國家自然科學(xué)基金、國家電網(wǎng)公司以及國內(nèi)主要發(fā)電企業(yè)等縱、橫向課題100余項(xiàng),主要研究方向?yàn)殡娏κ袌?chǎng)、電力系統(tǒng)穩(wěn)定與控制、智能電網(wǎng);
向月(1987),男,博士研究生,主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)規(guī)劃與優(yōu)化運(yùn)行;
楊威(1990),男,博士研究生,主要研究方向?yàn)殡妱?dòng)汽車與配電網(wǎng)協(xié)同規(guī)劃;
周昊(1990),男,碩士研究生,主要研究方向?yàn)殡妱?dòng)汽車與配網(wǎng)發(fā)展;
趙勝霞(1991),女,碩士研究生,主要研究方向?yàn)殡妱?dòng)汽車充換電服務(wù)網(wǎng)與配網(wǎng)規(guī)劃;
許威(1989),女,碩士研究生,主要研究方向?yàn)槌鋼Q電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)核心參數(shù)配置;
段豪翔(1991),男,碩士研究生,主要研究方向?yàn)殡妱?dòng)汽車與配電網(wǎng)的協(xié)同規(guī)劃;
張程嘉(1993),男,本科生,主要研究方向?yàn)殡妱?dòng)汽車充換電服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。
Project Supported by National Natural Science Foundation of China (51377111).